自动驾驶行为预测提交数据集_Autonomous_Driving_Behavior_Prediction_Submission
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶, 行为预测, 深度学习, 运动规划, 轨迹预测, 仿真数据, 机器学习, 交通安全
数据概述：
该数据集包含用于自动驾驶行为预测的提交数据，记录了车辆在模拟驾驶场景下的行为预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为特定驾驶场景的预测结果。
地理范围：数据来源于仿真环境，不限定具体的地理位置。
数据维度：包含“Id”（预测结果的唯一标识符）、“StartHesitation”（起始犹豫时间）、“Turn”（转向概率）和“Walking”（行走概率）等关键预测指标。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，方便结果提交和评估。同时包含了多个.h5文件，可能为训练好的深度学习模型。
来源信息：数据来源为自动驾驶相关的竞赛或项目，用于评估自动驾驶算法的性能。
该数据集适合用于自动驾驶行为预测模型的性能评估和结果提交。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自动驾驶、运动规划和轨迹预测等方向的学术研究，如行为预测模型的性能评估、不同算法的对比分析等。
行业应用：为自动驾驶行业提供数据支持，特别是在自动驾驶算法的测试、验证和优化方面。
决策支持：支持自动驾驶系统中的决策制定和路径规划，有助于提升自动驾驶车辆的安全性与效率。
教育和培训：作为自动驾驶相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解自动驾驶行为预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于评估自动驾驶算法在复杂交通场景下的行为预测能力，帮助用户优化自动驾驶系统的决策策略。
